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1. 针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

向立, 严迪群, 王让定, 李孝文

计算机应用 2019, 39 (1): 126-130. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071596

摘要（501）

PDF （728KB）（303）

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。

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2. 基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法

阳帆, 严迪群, 徐宏伟, 王让定, 金超, 向立

计算机应用 2017, 37 (12): 3452-3457. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.12.3452

摘要（433）

PDF （908KB）（596）

异源拼接是一种常见的数字语音篡改行为，其主要借助音频编辑软件将不同场景中录制的语音片段拼接在一起，以达到改变语音语义的目的。考虑到不同场景中所包含的背景噪声特性往往存在差异，提出了一种基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法。首先，采用时间递归平均（TRA）算法提取待检测语音中所含噪声；然后，通过突变点检测（CPD）算法检测噪声方差是否存在突变来判定待检测语音是否经过篡改，并对篡改位置作出定位。实验仿真结果表明，所提算法能对数字语音中的异源篡改位置进行有效检测。

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3. 基于噪声一致性的数字语音异源篡改检测

阳帆严迪群徐宏伟王让定金超向立

录用日期: 2017-06-15